基于实时电价的含电动汽车微电网两阶段优化调度

为解决大量电动汽车无序充电对微电网负荷曲线产生新的峰值或峰上加峰等现象,提出了V2G(vehicle to grid)下两阶段优化方法,第一阶段考虑实时电价的前提下以满足用户充电需求为目标建立电动汽车有序充放电模型,第二阶段以微电网综合成本最低和微电网出力波动最小为目标,确定电动汽车有序充放电功率。为了解决多目标优化的问题,本文采用改进型多目标粒子群算法（IMPSO）。为验证本文方法的有效性,用蒙特卡洛法模拟某微电网内电动汽车的充电需求后采用本文方法优化,结果证明本文调度方法降低微电网经济成本和出力波动的同时,降低了用户成本。     

智能电网环境下多电动汽车协同充电优化调度算法

大量电动汽车通过居民侧家庭能源管理系统接入电网充电时,若各用户独自对充电过程进行优化,会使充电负荷集中在低电价时段,形成巨大的负荷峰值,造成变压器和线路严重超载,威胁电力系统的稳定运行。引入了一种智能电网环境下电动汽车协同充电模式,建立了最小化用户用电费用的最优充电模型,提出了一种多电动汽车协同充电优化调度算法。该算法能有效避免用户独自优化调度时出现的弊端,同时显著降低用户的充电费用。通过仿真实验验证了算法的有效性。     

基于分时电价的小区电动汽车有序充电策略研究

随着电动汽车的研究和使用逐步得到完善,按照当前电网的负荷运行能力,大量的充电负荷随机接入电网必然会对电网造成很大的影响,给配电网的运行带来巨大挑战。为了减小电动汽车充电给配电网带来的影响,考虑提高电网利用效率、经济性充电、避峰填谷等因素,本文分析电动汽车的充电方式、用户出行习惯、开始充电时刻以及日行驶里程等,建立小区充电负荷模型,在保证小区变压器安全运行的条件下,基于峰谷电价分时电价构建以用户充电费用最小为目标函数,满足小区电动汽车用户的充电需求。最后,运用蒙特卡洛法(Monte Carlo method)进行算例仿真和分析验证。     

分档电价和碳配额激励的含电动汽车微电网优化调度策略

在含电动汽车(electric vehicle, EV)微电网(micragrid, MG)的调峰调度中,实施分时电价或实时电价引导EV参与调峰,会导致EV过度响应或响应疲惫现象。为此,提出了分档电价协同碳配额激励机制下的含电动汽车微电网博弈优化调度策略。建立了微电网与电动汽车的主从博弈优化调度模型,微电网主体以运行成本最小和极小化负荷均方差为优化目标,考虑新能源发电完全消纳,针对等效净负荷水平制定分档电价并和碳配额协同激励,引导电动汽车在新能源发电余缺时充放电的适度响应;电动汽车用户从体响应微电网激励优化电动汽车充放电行为使其成本最小。采用粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)求解优化模型纳什均衡点,获得微电网侧最优分档电价(ladder electricity price, LP)和电动汽车调度策略的集合。通过仿真算例验证了所提方法的有效性。     

电动汽车充电对静态电压稳定裕度影响的研究

根据蒙特卡洛算法预测出2030年电动汽车并网充电的典型日负荷曲线,基于Matlab仿真平台的PSAT工具箱建立ZIP负荷模型,研究2030年汽车保有量为300万辆背景下,电动汽车渗透率分别为20%、40%和60%情况下,电动汽车无序并网充电引起电网最大负荷参数变化,通过分析电动汽车并网充电时最大负荷参数的变化来分析电网电压稳定性裕度.研究表明大规模电动汽车无序充电对电网电压稳定的影响较大,尤其是在电网比较薄弱且负荷过重的情况下,极易引起电网电压失稳的现象.提出在大规模电动汽车V2G技术下并网充电,充电调峰作用,可以提高电网运行的稳定性.     

考虑电动汽车用户响应的微网经济调度

针对电动汽车接入微电网后的经济调度问题,对微电网可分布式电源的出力进行了研究。首先分析电动汽车的行驶特性,在其无序充电负荷模型的基础上,建立了同时考虑电动汽车用户响应度和用户满意度的峰谷分时电价电动汽车有序充放电模型。然后构建一个含电动汽车及风、光、燃气轮机和柴油机的微网系统,以实现微网经济性和环保性运行为双重优化目标,采用改进粒子群算法,来得到不同控制策略下的优化调度结果。仿真结果表明,电动汽车有序充放电,可以有效实现削峰填谷,并且可以在保证良好环境效益的同时提高微网运行的经济性。     

居民区电动汽车充电负荷建模研究

分析了电动汽车的充电电池结构,给出了单台电动汽车充电功率的计算公式.研究了对电动汽车充电负荷起决定作用的电池剩余荷电量和电动汽车返回时间两个随机因素的分布特性,并用蒙特卡洛法模拟这两个随机因素,提出了居民区电动汽车充电负荷的建模方法.方法能够较好地切合居民区电动汽车充电负荷的实际情况,对制定引导电动汽车用户有序充电的措施和配电网优化运行意义重大.     

基于电价响应模型的电动汽车充电优化策略

大量的电动汽车接入电网充电需要考虑经济效益和系统稳定性的影响,为了减少由于电动汽车的无序充电对配电网负荷引起的较大波动,提出了一种基于电价响应和电网激励的电动汽车有序充电优化策略。首先,在充分考虑用户的充电需求和电网安全运行的基础上,以负荷最小峰谷差为目标函数,采用遗传算法求取峰谷时段电动汽车充电数量最优解;其次,构建了电动汽车峰谷电价优化模型,建立了电动汽车充电数量与峰谷电价之间的关系,实现了电动汽车充电价格的最优定价机制;最后,考虑到充电站运营商实施分时电价前后的总收益不受损害,引入了电网公司为减少负荷峰谷差而给出的激励机制。通过对算例的分析,提出了基于电价引导的电动汽车有序充电策略,在降低了运营商的购电成本和用户充电成本的同时,实现了系统负荷削峰填谷的目的,验证了所提控制策略在节约能源方面具有有效性和合理性。     

考虑新能源消纳的电动汽车有序充电研究

针对大规模电动汽车无序充电对电网运行带来的影响和目前我国新能源消纳存在的问题,提出一种考虑新能源出力情况的动态分时电价策略,引导电动汽车有序充电以实现新能源的就地消纳.以用户充电总费用最低和电网负荷峰谷差最小为优化目标,综合考虑用户充电需求和新能源出力等约束条件,建立基于动态分时电价的多目标优化模型.通过算例仿真,验证了所提策略可降低电网负荷峰谷差和用户充电总费用,达到削峰填谷和消纳新能源的效果.     

基于V2G的风-光-柴电动汽车独立微电网运行特性仿真分析

电动汽车具有源-荷双重性,利用V2G(汽车入网)技术,可让电动汽车参与微电网功率平衡.本文在MATLAB/Simulink平台上搭建了一个由风-光-柴分布式电源和V2G电动汽车以及常规负荷组成的独立微电网仿真模型,设置了V2G的5种行为,对微电网在24 h(8.64×104 s)内的运行情况进行仿真分析.仿真结果表明,通过利用电动汽车的储能功能,支持微电网功率平衡,从而保证微电网频率、电压的稳定,同时充分利用了光伏、风电可再生能源.     

高速公路服务区电动汽车微电网方案设计

针对高速公路服务区因供电能力不足和现有供电设施容量有限,难以满足日益增多的电动汽车充电需要的问题,提出一种利用新能源,建立由分布式发电、储能装置、电动汽车充电装置以及常规负荷组成的电动汽车微电网.考虑到电源和负荷特性,确定采用直流微电网架构,设计一种由光伏发电系统、蓄电池、超级电容器和50个电动汽车充电桩等组成,并与常...     

改进粒子群算法的电动汽车时空优化分配策略

兼顾待充电汽车的时间分配和空间分配,以每个时段每个充电站的充电电动汽车数量为决策变量,建立了集中充电时段内充电负荷方差和充电站充电汽车数量方差的数学模型.提出时空优化分配策略,使待充电汽车在时空上达到均衡分配,并在基本粒子群算法基础上结合了线性递减权重和异步变化学习因子方法.基于纽约州独立系统交易运行机构(NYISO)的原始负荷数据进行算例仿真.结果表明,文中提出的电动汽车集中充电调度策略在时空上优化分配待充电汽车,达到了降低负荷峰谷差、减小负荷波动的目的.     

基于SACPS算法的住宅小区电动汽车集群有序充电

针对传统电动汽车有序充电存在的充电影响因素考虑不全、优化目标过于单一、充电体验不友好等问题,以住宅小区电动汽车集群充电为研究对象,构建集群有序充电模型,提出模拟退火的混沌粒子群(simulated annealing chaotic particle swarm,简称SACPS)算法,且使用该文算法对集群有序充电模型进行优化,最后对优化结果进行仿真实验.仿真实验结果表明：相对于其他2种算法,该文算法能使电动汽车集群有序充电模型取得更低的最佳适应度;与集群无序充电相比,SACPS算法的集群有序充电的负荷峰值、负荷峰谷比、充电费用分别降低了42.62%,96.81%,15.61%; SACPS算法的集群有序充电在一定程度上实现了与其他负荷的错峰用电.因此,SACPS算法具有优越性.     

计及需求响应的联网型微电网储能容量随机规划方法

为了获取更理想的储能容量规划结果,在考虑功率平衡最优和需求响应的基础上,提出了一种新的联网型微电网储能容量随机规划方法。在需求响应条件下基于联网型微电网的运行模式和随机理论,将功率平衡最优作为规划目标,组建储能容量随机规划模型。利用改进粒子群算法对构建的储能容量随机规划模型进行求解,获取最优联网型微电网储能容量随机规划方案。实验结果表明：随着电容电量的不断增加,微电网的整体平衡能力开始变强;所提方法的能量平衡能力指标更高,储能额定电量容量更稳定,储能系统负荷更小,规划效率更高。所提方法能够更好地实现联网型微电网储能容量规划。     

基于信息间隙决策理论和电动汽车有序充放电的微电网优化调度

计及区域微电网源-荷两方面不确定性,针对电动汽车(electric vehicles, EV)接入微电网充电所导致的负荷侧波动不确定性问题,提出有序充放电策略进行削峰填谷并构建多目标规划模型;针对新能源机组发电量不确定性问题,引入信息间隙决策理论(information gap decision theory, IGDT)进行模拟分析。首先构建多目标规划函数并对其模糊归一化处理,然后引入改进混沌映射粒子群算法(improved chaos map particle swarm optimization, CMPSO),求得微电网综合运行成本和负荷需求波动量的最优值,最后对经信息间隙决策法优化后的多目标模型进行仿真分析。算例结果验证了优化后的模型对EV入网所带来的负荷波动起到了较好的削峰填谷作用,所采用的IGDT优化模型相较于其他优化方法,能更好地适应严重奈特式不确定性场景,有效协调所搭建模型的鲁棒性与优化调度经济性之间的矛盾。     

基于信息交互的大规模电动汽车充电路径规划

随着电动汽车的不断普及,在充电高峰时段大规模电动汽车聚集充电,将会导致充电站附近局部交通拥堵,带来用户充电等待、电网负荷大幅波动等问题。该文基于实时的信息交互系统,提出了综合考虑交通网、充电站、配电网信息的大规模电动汽车充电路径规划方法。设定包括路段通行、车辆充电需求、充电站负荷、电网运行等约束条件,建立考虑路段通行时间、充电站车辆数目、充电负荷等因素的多目标优化函数,采用改进的Dijkstra方法对该优化问题进行求解。仿真分析结果表明:该充电路径规划方法在保证配电网正常运行的前提下,可缓解充电站附近的交通拥堵,减少电动汽车用户充电等待时间,提高充电设施的利用率。     

考虑大规模电动汽车入网的经济调度问题

针对大规模的电动汽车无序入网充电导致电力系统运行不稳定的问题,提出了基于峰谷分时电价进行有序充放电的策略,该策略考虑了电动汽车用户的响应程度对其实际应用的影响。具体阐述了峰谷分时电价划分的方法和用户充放电时刻的选择。根据电动汽车时空分布规律,分别构建了电动汽车无序充电和基于峰谷分时电价的有序充放电模型。从微网系统和用户侧两方面建立了以微网系统运行成本、系统负荷波动、车主充电成本为目标函数的经济调度模型。采用粒子群算法对算例模型进行求解,得到了不同充放电方式下电动汽车和其各分布式微源的出力结果,验证了有序充放电策略的有效性和可行性。研究结果表明峰谷分时电价机制下的有序充电明显优于无序充电,电动汽车车主对有序充电的响应程度越高,越能提高微网系统的经济效益和环境效益。     

智能电网中电动汽车与微网联合运行的建模与仿真

利用多Agent建模方法构建微网负荷、电动汽车及发蓄电装置模型;利用离散事件建模方法构建换电站模型;利用系统动力学建模方法构建微网母线功率模型.仿真结果表明,电动汽车的接入提高了微网的日间高峰时段和夜间负荷,造成了电网峰值和峰均比的增加,需进一步增加微网蓄电装置以提高对可再生能源弃能的吸收和电动汽车充电能耗的补充;在充分的充电服务支持下,电动汽车对换电服务的需求较少;所提模型能够较好反映电动汽车与微网的联合运行过程,对实现微网安全性、可靠性和高效性运行具有重要作用.     

基于V2G的电动汽车有序充放电控制策略

大规模电动汽车作为移动存储的电力负荷,其无序充电行为将会导致电网出现负荷峰谷差加大、负荷率降低等问题。文中分别从电网侧和用户侧的角度,研究基于车网互动(V2G,vehicle to grid)的电动汽车有序充放电控制策略。在电网侧以负荷曲线均方差最小为目标函数,在用户侧以电动汽车用户参与V2G获得的经济收益最大化为目标函数,并且考虑到电动汽车实际充放电功率、可用容量及用户日常设置等约束条件,采用粒子群优化算法进行仿真求解。分别以重庆2020年、2025年和2030年电动汽车有序充放电为例,对电动汽车在电网侧和用户侧的有序充放电进行优化控制仿真分析。算例结果表明,所提出的电网侧和用户侧电动汽车有序充放电优化控制模型能有效降低负荷峰谷差、平滑负荷曲线并为参与V2G服务的用户带来经济收益。     

基于分层内嵌预测控制的多微电网能量优化管理

针对提高多微电网的恢复力,考虑微电网发生故障时的多微电网能量调度管理,提出了一种基于分层内嵌结构的预测控制策略。在内嵌结构层中,通过对不同微电网的负荷关键度进行区分,将拥有关键负荷的微电网嵌套于内嵌结构里层进行保护,保证了关键微电网的安全运行,有效降低故障微电网的波及影响。在中央调度层,通过协调各微电网及电动汽车出力,在考虑电动汽车接入微电网具有随机性的情况下,实现对故障微电网在短期内的功率支撑,保证其长期安全运行的目的。仿真结果表明,本文提出的方法能够在微电网发生故障时对故障微电网提供可靠的能量供给,满足多微电网系统的功率平衡,同时降低故障的影响范围,保证多微电网系统的安全运行。